Estou tentando ajustar modelos lineares generalizados a alguns conjuntos de dados de contagem que podem ou não estar superdispersos. As duas distribuições canônicas que se aplicam aqui são o Poisson e o Binomial Negativo (Negbin), com EV e variânciaμμ\mu Va rP= μVarP=μVar_P = \mu Va rNB= μ +...
Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Eu criei um modelo linear em R: mod = lm(train_y ~ train_x). Quero passar uma...
Eu executei um Modelo Misto Linear Generalizado em R e incluí um efeito de interação entre dois preditores. A interação não foi significativa, mas os principais efeitos (os dois preditores) foram. Agora, muitos exemplos de livros didáticos me dizem que, se houver um efeito significativo da...
Aqui está minha velha pergunta Gostaria de perguntar se alguém sabe a diferença (se houver alguma diferença) entre os modelos Hidden Markov (HMM) e Particle Filter (PF) e, como conseqüência, o Kalman Filter, ou em quais circunstâncias usamos qual algoritmo. Sou estudante e tenho que fazer um...
Estou tentando fazer um layout para mim mesmo quando é apropriado usar qual tipo de regressão (geométrico, Poisson, binomial negativo) com dados de contagem, dentro da estrutura GLM (apenas 3 das 8 distribuições GLM são usadas para dados de contagem, embora a maioria do que Eu li centros em torno...
Em uma conferência, ouvi a seguinte declaração: 100 medições para 5 sujeitos fornecem muito menos informações do que 5 medições para 100 sujeitos. É meio óbvio que isso é verdade, mas eu queria saber como alguém poderia provar isso matematicamente ... Eu acho que um modelo misto linear poderia...
Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo,...
Em seu livro, Modelos Gráficos, Famílias Exponenciais e Inferência Variacional , M. Jordan e M. Wainwright discutem a conexão entre famílias Exponenciais e Campos Aleatórios de Markov (modelos gráficos não direcionados). Estou tentando entender melhor o relacionamento entre eles com as seguintes...
Tenho um experimento de medidas repetidas em que a variável dependente é uma porcentagem e tenho vários fatores como variáveis independentes. Eu gostaria de usar glmero pacote R lme4para tratá-lo como um problema de regressão logística (especificando family=binomial), pois parece acomodar essa...
Recentemente, eu comecei a ajustar modelos mistos de regressão na estrutura bayesiana, usando um algoritmo MCMC (função MCMCglmm em R, na verdade). Acredito ter entendido como diagnosticar a convergência do processo de estimativa (traço, gráfico de geweke, autocorrelação, distribuição posterior...
A lógica da imputação múltipla (MI) é imputar os valores ausentes não uma vez, mas várias (normalmente M = 5) vezes, resultando em M conjuntos de dados concluídos. Os conjuntos de dados completos M são então analisados com métodos de dados completos nos quais as estimativas M e seus erros padrão...
Uma colega de trabalho está analisando alguns dados biológicos para sua dissertação com alguma heteroscedasticidade desagradável (figura abaixo). Ela está analisando com um modelo misto, mas ainda está tendo problemas com os resíduos. A transformação de log das variáveis de resposta limpa as...
Estou usando R e tenho analisado meus dados com GLM com link Binomial. Quero saber qual é o significado da interceptação na tabela de saída. A interceptação para um dos meus modelos é significativamente diferente, mas a variável não é. O que isto significa? Qual é a interceptação? Não sei se...
Entendo que a diferença entre eles está relacionada ao fato de a variável de agrupamento no modelo ser estimada como um efeito fixo ou aleatório, mas não está claro para mim por que eles não são os mesmos (se não são os mesmos). Estou especificamente interessado em como isso funciona ao usar a...
Existe uma alternativa (mais forte?) Para a transformação da raiz quadrada do arcsin para dados de porcentagem / proporção? No conjunto de dados em que estou trabalhando no momento, a heterocedasticidade acentuada permanece após a aplicação dessa transformação, ou seja, o gráfico de resíduos versus...
Temos muitas boas discussões sobre a separação perfeita na regressão logística. Por exemplo, a regressão logística em R resultou em perfeita separação (fenômeno de Hauck-Donner). O que agora? e o modelo de regressão logística não converge . Pessoalmente, ainda acho que não é intuitivo por que será...
Eu tenho alguns dados em [0,1] que gostaria de analisar com uma regressão beta. Obviamente, algo precisa ser feito para acomodar os valores 0,1. Não gosto de modificar dados para ajustar-se a um modelo. Também não acredito que a inflação zero e 1 seja uma boa ideia, porque acredito que, neste caso,...
Estou lidando com um modelo linear hierárquico bayesiano , aqui a rede que o descreve. YYY representa as vendas diárias de um produto em um supermercado (observado). XXX é uma matriz conhecida de regressores, incluindo preços, promoções, dia da semana, clima e feriados. SSS é o nível de...
Eu estive analisando a modelagem de efeitos mistos usando o pacote lme4 em R. Estou usando principalmente o lmercomando, por isso vou fazer minha pergunta por meio de código que usa essa sintaxe. Suponho que possa ser uma pergunta fácil geral, é correto comparar dois modelos construídos no lmeruso...
A reformulação de um modelo de regressão linear multivariada como uma regressão linear múltipla é totalmente equivalente? Não estou me referindo a simplesmente executar regressões separadas.ttt Eu li isso em alguns lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. E Multivariate Old School - Marden)...